對抓取目標物體的基本假設

在本論文中，對機器人所能抓取的物體有下列兩項假設：

(1) 目標物體的形狀為圓柱體：

做此假設主要是因為我們所選取的特徵點為目標影像的左上與右 下角點在影像平面上的座標(目標影像將在 3.2 節說明)。如圖 3.1 所示，

若目標物體不是圓柱體，則若攝影機接近目標時的角度和取得預定特徵 點位置時攝影機對目標的角度不同，則攝影機所看到的目標影像幾何形 狀也會改變。此幾何形狀上的改變將會使得兩個特徵點的相對位置改 變，導致機器人無法讓影像平面上的特徵點到達預定的位置。

(2) 目標物體的擺設垂直於地面：

做此假設的原因是由於機器人本身的自由度限制，裝設於機器人上 的機械臂只有兩個自由度，可以使末端操作器做上下移動，但是無法做 滾動(Roll)的動作。此限制將會使裝設在末端操作器上的手爪無法抓取 非垂直於地面擺設的目標物體。如圖 3.2 所示，在 (a)情況下，物體相 對於手爪有滾動，機械臂無法做出此種動作，因此無法抓取此類目標；

在(b)情況下，目標物體往後傾斜，此時若攝影機從側面拍攝，將會看 到和(a)情況下相同的目標影像。排除圖 3.2 中的兩種情況，則目標物體 只能垂直於地面擺設。

3.2 影像特徵定義

因為在 IBVS 中，我們選擇影像平面上的像素座標來做特徵點，因此需要選 擇能完整表示物體姿態的特徵，且此特徵點不會因為攝影機接近物體的方向不同 而改變。由於我們使用的目標物體為圓柱形，對一個圓柱體來說，從側面的各種 角度觀察都會看到一個矩形輪廓，且在前一節的第(2)項假設之下，此矩形的長 寬比也將是固定的數值，可以用來作為辨識目標影像階段的判斷條件。因此，我

Top

Side

圖 3.1 不同視角下的目標物體

們定義影像的特徵點為此矩形的左上和右下角點，並且為了方便辨識目標物體，

我們設計了一個目標影像的樣板，並將其圍繞在物體的側面，如圖 3.3。

如圖 3.3 所示，目標影像樣板為類條碼式之設計，將其圍繞在物體上時，由 攝影機可得到如圖 3.4(b)的目標影像。使用類條碼式的設計主要考量是要讓影像 系統能從環境中辨識出目標物體，並且當有多個不同的物體可能被抓取的情況 下，能夠由影像中識別出不同的目標物體。如圖 3.3 所示，若我們在影像中做垂 直方向的掃描，當掃到目標影像時，可以得到圖 3.3 中三條黑色水平條碼(V

₁

₃

5

2

4

1

5

2

3

₄

y

x z

y

x z

(a)

y

x z

y

x z

y

x z

(b)

圖 3.2 目標物體非垂直地面：(a) 物體相對於手爪有滾動(Roll)；(b) 物體相對於手 爪有傾斜(Tilt)

由於機器人上的攝影機採用 Eye-in-hand 的方式設置，在手爪很接近目標物 體時，攝影機與目標物體距離將會很短，在此情況下，由於目標影像太大，攝影 機將不能看到如圖 3.4(b)中完整的目標影像，當中的三條黑色條碼無法同時在影 像上出現。因此，在攝影機很靠近目標物體時，辨識的方法改為掃描中央黑色水 平條碼上的垂直白色條碼，若在影像中找到規律的垂直條碼，則視為找到目標影 像。

(a) (b)

圖 3.4 (a)目標物體； (b) 目標影像

V

V

V

V

V

H

H

圖 3.3 目標影像樣板

找到目標影像後，我們取目標影像的左上和右下角點作為影像特徵點(圖 3.5(a))，若我們只看到中間的水平條碼，則取中間黑色長條的左上和右下角為影 像特徵點(圖 3.5(b))。